Luyện tập với PyPortfolioOpt: lợi nhuận
Modern Portfolio Theory là nền tảng của quản trị rủi ro danh mục, vì đường biên hiệu quả (efficient frontier) là phương pháp tiêu chuẩn để đánh giá cả khẩu vị rủi ro của nhà đầu tư và sự đánh đổi rủi ro–lợi nhuận của thị trường. Trong bài tập này, bạn sẽ phát triển các công cụ mạnh để khám phá đường biên hiệu quả của một danh mục, sử dụng thư viện Python PyPortfolioOpt pypfopt.
Để tính đường biên hiệu quả, cần có cả lợi nhuận kỳ vọng và ma trận hiệp phương sai của danh mục.
Sau khi luyện tập tải dữ liệu giá cổ phiếu của các ngân hàng đầu tư, bạn sẽ dùng phương thức mean_historical_return của pypfopt.expected_returns để tính và trực quan hóa lợi nhuận trung bình thường niên của từng ngân hàng dựa trên giá tài sản hàng ngày. Bài tập tiếp theo sẽ đề cập đến ma trận hiệp phương sai.
Bài tập này là một phần của khóa học
Quản trị Rủi ro Định lượng với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)